


Pip vs Easy_install : pourquoi Pip est-il le gestionnaire de packages Python préféré ?
Pip vs Easy_Install : plongée dans le débat
Le tweet cité ci-dessus a déclenché un fervent débat parmi les utilisateurs de Python, faisant écho à une forte préférence pour pip par rapport à son prédécesseur, easy_install . Bien que les deux outils servent à la gestion des packages, les raisons de cette préférence vont au-delà des différences superficielles.
Ian Bicking, le créateur original de pip, a souligné plusieurs avantages clés par rapport à easy_install :
- Téléchargements complets : Pip télécharge toutes les dépendances du package avant l'installation, éliminant ainsi le risque de installations.
- Interface utilisateur améliorée : Pip fournit des messages de sortie et d'erreur complets, améliorant ainsi la convivialité.
- Suivi des dépendances : Pip enregistre méticuleusement les raisons des installation du package, simplifiant le dépannage et assurant la cohérence.
- Concis et cohérent Base de code : La base de code de Pip est conçue pour une utilisation facile et une interaction programmatique.
- Options d'installation flexibles : Pip permet d'installer les packages à plat (sans archives d'œufs) tout en conservant les métadonnées.
- Prise en charge du contrôle de version : Pip s'intègre parfaitement à Git, Mercurial et Bazaar.
- Désinstallation des packages : Pip permet la suppression sans effort des packages installés.
- Gestion des exigences : Pip simplifie la définition et la reproduction des packages corrigés. ensembles.
En plus de ces avantages techniques, pip a gagné la faveur en raison de sa maintenance active et de ses fonctionnalités continues développement. Sa popularité a conduit à un large soutien de la communauté et à une vaste gamme de ressources, ce qui en fait le gestionnaire de packages incontournable pour la communauté Python.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
